A matemática da Inteligência Artificial

Este livro preenche a lacuna crítica entre a intuição superficial e a implementação rigorosa. Projetado para graduandos, pós-graduandos e engenheiros de ML, a obra cobre desde a Álgebra Linear Computacional e o Cálculo Multivariável até as fronteiras mais recentes da pesquisa:

Transformers & LLMs: A matemática do Self-Attention, RoPE e KV-Cache.

Modelos de Difusão: A física da entropia reversa na geração de imagens.

Deep Reinforcement Learning: Do MDP ao funcionamento interno do AlphaGo.

Fronteiras Quânticas e Físicas: QML (Quantum Machine Learning) e PINNs (Redes Informadas por Física).

Hardwares & Compiladores: Otimização CUDA, Triton e NPUs para modelos na borda.